VALEUR FISCALE DES BIG-DATA A L’EMERGENCE DES DATA-DRIVEN-BUSINESS-MODELS : ESSAI DE MOBILISATION D’UN CORPUS THEORIQUE DE RECHERCHE
Mots-clés:
Big Data, Data-Driven-Business-Model, Externalités negatives, Mesures fiscales, Données personnellesRésumé
Cet article a pour objectif de proposer un cadre de lecture permettant l’étude du système pouvant faire émerger une mesure fiscale taxant les externalité négative de l’exploitation des Data-Driven-Business-Model (DDBM) au Maroc. Pour ce faire, nous avons recouru aux six types de DDBM identifiées par (Hartmann et al., 2014), à la tradition pigouvienne de la correction des externalités négatives, et à l’analyse de la décision fiscale au Maroc proposée par (Bensouda, 2009) afin de construire les variables dépendantes du sous-système des DDBM générant le plus d’externalités négatives ainsi que le sous-système d’évaluation de la valeur fiscale, préparant ainsi, la mesure de la corrélation des choix des parties prenantes de la décision fiscale à l’occasion de l’étude du troisième sous-système de notre modèle empirique. Le modèle proposé met l’accent, dans sa forme finale, à un élément pouvant renseigner sur la nature, la qualité et le poids des facteurs ayant conditionné le processus de formation de la décision fiscale taxant l’externalité négative de l’exploitation des DDBM.
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Copyright (c) 2022 Omar TAOUAB , Nabil LAZAAR
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